group-telegram.com/ai_newz/1912
Last Update:
С наскока статью Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models, Karras et al. 2022 (↑) трудно разобрать, тут нужно хотя бы базовое понимание диффузии в вероятностном смысле. Ну, и конечно много матана и дифференциальных уравнений.
Поэтому вдогонку прилагаю для факультативного изучения:
— Блогпост от Lilian Weng (OpenAI) с введением в диффузионные модели (вероятностная трактовка).
— Статью Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations, ICLR 2021, без которой тоже не обойтись, её нужно читать параллельно с "Elucidating ..".
— Туториал Denoising Diffusion-based Generative Modeling: Foundations and Applications с CVPR 2022. Трехчасовое видео.
— Туториал Denoising Diffusion Models: A Generative Learning Big Bang с CVPR 2023.
— Четкую книгу по диффурам, Applied Stochastic Differential Equations, Särkkä & Solin, которая поможет прояснить некоторые моменты в доказательствах.
Совместно с чтением кода семплеров из репозитория k-diffusion, которые иплементируют методы из статьи Karras et al. 2022, этих материалов будет достаточно, чтобы разобраться в диффузии на PRO-уровне.
Вперед изучать, не бойтесь начать!
#ликбез
@ai_newz
BY эйай ньюз
Share with your friend now:
group-telegram.com/ai_newz/1912